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基于张量隐特征分析的动态网络链接预测
1
作者 夏艳 张彬 王飞 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期156-162,共7页
链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且... 链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且设计基于单元素依赖的非负乘法更新规则的优化参数学习方案。两个动态网络数据集上的实验结果表明,该模型能精准高效地预测动态网络中缺失的有向带权链接。 展开更多
关键词 动态网络链接预测 有向带权链接 不完备三阶张量 非负张量隐特征分析 正则方法
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基于张量秩约束的缺失多视图聚类方法
2
作者 高程 李钦 雷钰 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期114-120,共7页
多视图聚类算法旨在通过挖掘不同视图的一致性和互补性信息对数据聚类,其中基于图学习的多视图聚类算法因能更好地考虑数据的几何结构而受到广泛的关注。然而,现有的基于图学习的聚类算法通常难以同时考虑多视图数据的潜在高阶相关信息... 多视图聚类算法旨在通过挖掘不同视图的一致性和互补性信息对数据聚类,其中基于图学习的多视图聚类算法因能更好地考虑数据的几何结构而受到广泛的关注。然而,现有的基于图学习的聚类算法通常难以同时考虑多视图数据的潜在高阶相关信息和完整性,导致对缺失多视图数据的聚类性能受限。针对该问题,提出一种基于张量秩约束的缺失多视图聚类(IMVC_TRC)方法。首先,利用自表示方法学习每个视图的亲和矩阵,从所有亲和矩阵中自适应地学习一致性亲和矩阵,从而构建超图挖掘数据的几何结构;同时,利用正交约束的非负矩阵分解(NMF)从每个亲和矩阵中学习标签矩阵,并构建张量;其次,为了更好地刻画该张量的低秩结构和多视图数据的潜在高阶相关信息,使用张量Schatten p范数约束该张量;最后,基于以上工作,建立相应的数学模型并求解。在BDGP(缺失率为0.70)、Hand-Written(缺失率为0.70)、3-Sources(缺失率为0.55)和BBCSport(缺失率为0.55)数据集上的实验结果表明,所提方法相较于次优方法在准确率(ACC)上分别提高了4.63、1.44、2.24和8.62个百分点,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多视图聚类 图 超图 张量Schatten p范数 缺失
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数据不完备下基于Informer的离心鼓风机故障趋势预测方法 被引量：13
3
作者 张友 李聪波 +2 位作者 林利红 钱静 易茜 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期133-145,共13页
离心鼓风机在运行过程中,监测数据缺失会导致故障趋势预测滞后和预测精度下降。针对该问题,提出一种考虑数据不完备的离心鼓风机故障趋势预测方法。首先,基于张量分解对缺失监测数据进行填补,获得离心鼓风机的完备监测数据;其次,基于填... 离心鼓风机在运行过程中,监测数据缺失会导致故障趋势预测滞后和预测精度下降。针对该问题,提出一种考虑数据不完备的离心鼓风机故障趋势预测方法。首先,基于张量分解对缺失监测数据进行填补,获得离心鼓风机的完备监测数据;其次,基于填补后的完备监测数据利用深度置信网络(DBN)构建能表征离心鼓风机健康状态的健康指标;最后使用Informer方法预测健康指标的未来走势,实现离心鼓风机的故障趋势预测。案例分析结果表明,相比缺失数据,利用填补后的数据所建立的预测模型能更早预测故障的发生,同时所提出的预测方法较Transformer、长短时记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)等常用传统方法预测精度更高。 展开更多
关键词 离心鼓风机 故障趋势预测 不完备数据 Informer方法 张量分解
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